各个城市之间基于sis的传染病matlab仿真

编写基于SIS模型的传染病传播仿真程序需要考虑许多因素，包括城市之间的联系、人口密度、感染率、恢复率等。以下是一个简单的SIS模型的传染病传播仿真的示例代码，其中包括了两个城市之间的传播。

% 参数设置
beta = 0.3; % 传播率
gamma = 0.1; % 康复率
N = 1000; % 总人口数
I0 = 10; % 初始感染人数
T = 100; % 仿真时间步长

% 初始化人口状态
S = N - I0; % 初始易感人群数
I = I0; % 初始感染人数

% 初始化数据记录
S_record = zeros(1, T);
I_record = zeros(1, T);

% 开始仿真
for t = 1:T
    % 记录当前状态
    S_record(t) = S;
    I_record(t) = I;
    
    % 计算城市内部传播
    new_infections = beta * I * (N - I) / N;
    new_recoveries = gamma * I;
    
    % 更新人口状态
    S = S - new_infections + new_recoveries;
    I = I + new_infections - new_recoveries;
    
    % 计算城市间传播
    if t < T/2
        % 前半段时间，城市1向城市2传播
        new_infections_city2 = 0.1 * new_infections;
        new_recoveries_city2 = 0.1 * new_recoveries;
    else
        % 后半段时间，城市2向城市1传播
        new_infections_city2 = 0.1 * new_infections;
        new_recoveries_city2 = 0.1 * new_recoveries;
    end
    
    % 更新城市2的人口状态
    S = S - new_infections_city2 + new_recoveries_city2;
    I = I + new_infections_city2 - new_recoveries_city2;
end

% 绘制仿真结果
figure;
plot(1:T, S_record, 'b', 1:T, I_record, 'r');
xlabel('时间');
ylabel('人口数量');
legend('易感人群', '感染人群');
title('SIS模型传染病传播仿真');

此仿真程序包括了城市内部和城市间的传播，但仅提供了一种简单的模拟方式。在实际应用中，可能需要考虑更复杂的因素，如人口流动、隔离措施等。因此，需要根据具体情况进行调整和扩展。

如果需要更复杂的模型或者具体城市的仿真，需要收集更多的数据和相关参数，并对模型进行更详细的调整。